現(xiàn)代企業(yè)物流調(diào)度模型與監(jiān)控研究
本文關(guān)鍵詞:現(xiàn)代企業(yè)物流調(diào)度模型與監(jiān)控研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】:隨著社會(huì)的發(fā)展,現(xiàn)代化物流應(yīng)運(yùn)而生,物流的核心是調(diào)度與監(jiān)控。經(jīng)過現(xiàn)代企業(yè)物流發(fā)展觀念的改變,新的物流管理體制的引入,提高了當(dāng)前物流行業(yè)的綜合水平,企業(yè)物流的發(fā)展前景更加被看好。各大企業(yè)紛紛開始使用智能化物流調(diào)度監(jiān)控平臺(tái)。本文基于對(duì)物流供應(yīng)鏈的研究,建立了車輛調(diào)度模型,應(yīng)用智能啟發(fā)式算法求解,形成有效的配車方案和行車路線。對(duì)物流監(jiān)控進(jìn)行研究,引入高科技產(chǎn)品GPS電子鎖來改造業(yè)務(wù)流程,提高物流在途的安全性。具體研究?jī)?nèi)容包括以下四個(gè)部分: (1)對(duì)現(xiàn)代企業(yè)物流供應(yīng)鏈進(jìn)行研究,建立了車輛調(diào)度數(shù)學(xué)模型。本文根據(jù)企業(yè)的實(shí)際情況,將非滿載調(diào)度模型作為重點(diǎn)研究對(duì)象。 (2)深入研究探討了蟻群算法和模擬退火算法,對(duì)兩種算法分別構(gòu)造了新的信息素局部更新方法、改進(jìn)路徑選擇概率、基于客戶直接排列的解的表示方法以及解的路徑內(nèi)優(yōu)化等改進(jìn)方法,使算法易于實(shí)現(xiàn)、收斂性能得到優(yōu)化、算法執(zhí)行效率得到提高、尋優(yōu)能力更加優(yōu)秀。并根據(jù)煙草企業(yè)的實(shí)際情況,使用算法求解了車輛非滿載調(diào)度模型,將其使用到了煙草工業(yè)企業(yè)的物流調(diào)度平臺(tái)之中。 (3)對(duì)物流監(jiān)控中的信息大規(guī)模采集進(jìn)行了研究,通過GPS-GIS系統(tǒng)、GPS電子鎖的信息采集,令配送車輛物流狀態(tài)能夠?qū)崟r(shí)自動(dòng)更新,企業(yè)可通過物流系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)在途監(jiān)控與狀態(tài)信息查詢,節(jié)約了企業(yè)人力成本,并為配送的整體規(guī)劃提供支撐。 (4)在物流監(jiān)控中,通過對(duì)GPS-GIS監(jiān)控系統(tǒng)與GPS電子鎖的研究,建立了GPS-GIS系統(tǒng)與GPS電子鎖相結(jié)合的監(jiān)控方式,改進(jìn)了業(yè)務(wù)流程,極大提高了物流配送過程的安全性,令企業(yè)在實(shí)時(shí)在途監(jiān)控的基礎(chǔ)上,還能實(shí)時(shí)了解配送車輛是否安全,若有突發(fā)情況發(fā)生,系統(tǒng)會(huì)在第一時(shí)間發(fā)出警報(bào)與事發(fā)地位置信息,加強(qiáng)了企業(yè)物流的監(jiān)控力度。 結(jié)合實(shí)際情況,以上研究成果已經(jīng)基本運(yùn)用到福建中煙的物流系統(tǒng)之中,提高了物流調(diào)度效率,節(jié)約了企業(yè)物流成本,,保障了貨物的安全,得到了用戶廣泛的好評(píng)。
【關(guān)鍵詞】:現(xiàn)代物流 車輛調(diào)度模型 蟻群算法 模擬退火算法 物流監(jiān)控
【學(xué)位授予單位】:浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:F252;TP18
【目錄】:
- 摘要4-5
- ABSTRACT5-10
- 第一章 緒論10-13
- 1.1 研究背景與研究意義10-11
- 1.2 研究現(xiàn)狀11-12
- 1.2.1 現(xiàn)代企業(yè)物流業(yè)務(wù)研究與現(xiàn)狀11
- 1.2.2 煙草行業(yè)物流的發(fā)展趨勢(shì)11-12
- 1.3 研究?jī)?nèi)容12
- 1.4 論文組織安排12-13
- 第二章 現(xiàn)代企業(yè)物流供應(yīng)鏈研究13-18
- 2.1 物流供應(yīng)鏈研究引言13
- 2.2 企業(yè)銷售物流調(diào)度流程13-14
- 2.3 企業(yè)成品物流調(diào)撥發(fā)貨工作流程14-16
- 2.4 企業(yè)物流監(jiān)控管理16-17
- 2.5 本章小結(jié)17-18
- 第三章 企業(yè)物流車輛調(diào)度模型的研究與建立18-25
- 3.1 企業(yè)物流車輛調(diào)度模型18-22
- 3.1.1 VRP 的一般描述18-21
- 3.1.2 VRP 的分類21-22
- 3.2 企業(yè)物流調(diào)度模型描述22
- 3.3 車輛非滿載調(diào)度模型的研究與建立22-24
- 3.4 本章小結(jié)24-25
- 第四章 蟻群算法研究25-38
- 4.1 蟻群算法基本原理25-27
- 4.2 蟻群算法模型建立27-29
- 4.2.1 路徑構(gòu)建27-28
- 4.2.2 信息素更新28-29
- 4.3 基本實(shí)現(xiàn)步驟29-30
- 4.4 業(yè)務(wù)實(shí)例與參數(shù)分析30-33
- 4.4.1 業(yè)務(wù)實(shí)例30-31
- 4.4.2 因子α對(duì)蟻群算法性能的影響31
- 4.4.3 因子β對(duì)政群算法性能的影響31-32
- 4.4.4 因子ρ對(duì)蟻群算法性能的影響32
- 4.4.5 因子m對(duì)蟻群算法性能的影響32
- 4.4.6 因子Q對(duì)蟻群算法性能的影響32-33
- 4.4.7 參數(shù)設(shè)置33
- 4.5 改進(jìn)蟻群算法與實(shí)例實(shí)現(xiàn)33-37
- 4.5.1 局部更新規(guī)則改進(jìn)33
- 4.5.2 期望啟發(fā)因子改進(jìn)33-34
- 4.5.3 路徑選擇概率改進(jìn)34
- 4.5.4 設(shè)定信息素濃度上下限34
- 4.5.5 改進(jìn)算法實(shí)現(xiàn)步驟34-35
- 4.5.6 商業(yè)公司信息與時(shí)間窗35-36
- 4.5.7 計(jì)算結(jié)果分析36-37
- 4.6 本章小結(jié)37-38
- 第五章 模擬退火算法研究38-47
- 5.1 模擬退火算法原理38-39
- 5.2 模擬退火算法基本概念39-41
- 5.3 改進(jìn)模擬退火算法設(shè)計(jì)41-45
- 5.3.1 解的表示方法41-42
- 5.3.2 解的評(píng)價(jià)方法與交換法鄰域操作42
- 5.3.3 解的路徑內(nèi)優(yōu)化法42-43
- 5.3.4 改進(jìn)算法實(shí)現(xiàn)步驟與算法流程圖43-45
- 5.4 改進(jìn)模擬退火算法實(shí)例實(shí)現(xiàn)45-46
- 5.4.1 商業(yè)公司信息與時(shí)間窗45-46
- 5.4.2 計(jì)算結(jié)果分析46
- 5.5 本章小結(jié)46-47
- 第六章 物流監(jiān)控47-57
- 6.1 大規(guī)模信息采集47-51
- 6.1.1 GPS 數(shù)據(jù)采集47
- 6.1.2 GPS 數(shù)據(jù)集成應(yīng)用47-48
- 6.1.3 物流狀態(tài)信息采集48-49
- 6.1.4 物流電子鎖系統(tǒng)組成49-50
- 6.1.5 物流電子鎖主要參數(shù)50-51
- 6.1.6 物流電子鎖開鎖與防盜方式51
- 6.2 在途監(jiān)控51-56
- 6.2.1 基于 GPS-GIS 的物流監(jiān)控系統(tǒng)51-53
- 6.2.1.1 系統(tǒng)組成51-52
- 6.2.1.2 系統(tǒng)工作原理52
- 6.2.1.3 系統(tǒng)主要功能52
- 6.2.1.4 系統(tǒng)實(shí)際在途監(jiān)控展示52-53
- 6.2.1.5 傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)的不足53
- 6.2.2 基于 GPS-GIS 和 GPS 電子鎖的物流監(jiān)控系統(tǒng)53-56
- 6.2.2.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)要求與核心部件54
- 6.2.2.2 系統(tǒng)流程54-55
- 6.2.2.3 GPS 電子鎖功能與數(shù)據(jù)表設(shè)計(jì)55-56
- 6.3 本章小結(jié)56-57
- 第七章 總結(jié)與展望57-59
- 7.1 全文總結(jié)57-58
- 7.2 研究展望58-59
- 參考文獻(xiàn)59-62
- 致謝62-63
- 攻讀學(xué)位期間的研究成果6
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號(hào):346760
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